使用編譯器：Qt Creator 4.2.1?

目錄

一、原理說明：

二、過程詳解：

1.將傳入的兩幀先進行灰度處理，轉化將rgb類型圖片轉化為灰度圖，可大大降低處理時間和資源消耗

2.將兩幀圖片進行差幀處理

3.將圖像二值化，只有黑和白，便于計算機計算，但是會產生噪點（后續會進行簡單的降噪操作）

4.腐蝕處理，腐蝕掉*x方塊大小的像素，我這里設置了4*4,清除大部分噪點

5. 膨脹處理，把去除過噪點的像素圖像膨脹，變大，我這里膨脹了30*30

6.將變動過的像素目標打上標記（注意要在原幀上進行標記）

?三、代碼

一、原理說明：

????????差幀識別原理：將這一幀的圖像和上一幀的圖像進行比對，產生變化的即為運動的目標像素塊

二、過程詳解：

1.將傳入的兩幀先進行灰度處理，轉化將rgb類型圖片轉化為灰度圖，可大大降低處理時間和資源消耗

將轉換后的圖片轉存至frontGray和afterGray

cvtColor(frontFrame,frontGray,CV_BGR2GRAY);cvtColor(afterFrame,afterGray,CV_BGR2GRAY);

2.將兩幀圖片進行差幀處理

將有差別的像素轉存至diff

//幀差處理 找到兩幀之間運動物體差異//缺點:會捕捉所有運動的物體,沒辦法專門捕捉某個目標absdiff(frontGray,afterGray,diff);

?效果如下：

3.將圖像二值化，只有黑和白，便于計算機計算，但是會產生噪點（后續會進行簡單的降噪操作）

//二值化: 使其變得更加黑白分明,便于計算,會產生噪點threshold(diff,diff,25,255,CV_THRESH_BINARY);

效果如下：

一個個單獨的小白點就是噪點，是因為光線反光和樹葉的晃動

4.腐蝕處理，腐蝕掉<x*x方塊大小的像素，我這里設置了4*4,清除大部分噪點

//腐蝕處理:去除大部分的白色噪點Mat element = cv::getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(4,4));//小于4*4方塊的白色噪點都會被腐蝕erode(diff,diff,element);

效果如下，噪點確實少了很多，但是運動的物體也被腐蝕掉了很多，可能會出現漏掉運動物體的情況

可以發現，噪點幾乎沒有了，但是車輛的像素也被腐蝕了
?

5. 膨脹處理，把去除過噪點的像素圖像膨脹，變大，我這里膨脹了30*30

//膨脹處理:將白色區域變"胖",便于識別Mat element2=cv::getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(30,30));dilate(diff,diff,element2);

效果如下：

小像素變成“大果粒”了

6.將變動過的像素目標打上標記（注意要在原幀上進行標記）

//動態物體標記vector<vector<Point>>contours;//用于保存關鍵點findContours(diff,contours,CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point(0,0));//提取關鍵點vector<vector<Point>>contours_poly(contours.size());vector<Rect>boundRect(contours.size());int x,y,w,h;int num=contours.size();for(int i=0;i<num;i++){approxPolyDP(Mat(contours[i]),contours_poly[i],3,true);boundRect[i]=boundingRect(Mat(contours_poly[i]));x=boundRect[i].x;y=boundRect[i].y;w=boundRect[i].width;h=boundRect[i].height;//繪制rectangle(resFrame,Point(x,y),Point(x+w,y+h),Scalar(0,255,0),2);}

效果如下：

實際效果,偶爾有樹葉飄動會產生一點點干擾

?三、代碼

#include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std;Mat moveCheck(Mat &frontFrame,Mat &afterFrame) {Mat frontGray,afterGray,diff;Mat resFrame=afterFrame.clone();//灰度處理,節省運算時間cvtColor(frontFrame,frontGray,CV_BGR2GRAY);cvtColor(afterFrame,afterGray,CV_BGR2GRAY);//幀差處理 找到兩幀之間運動物體差異//缺點:會捕捉所有運動的物體,沒辦法專門捕捉某個目標absdiff(frontGray,afterGray,diff);//二值化: 使其變得更加黑白分明,便于計算,會產生噪點threshold(diff,diff,25,255,CV_THRESH_BINARY);//腐蝕處理:去除大部分的白色噪點Mat element = cv::getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(4,4));//小于4*4方塊的白色噪點都會被腐蝕erode(diff,diff,element);//膨脹處理:將白色區域變"胖",便于識別Mat element2=cv::getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(30,30));dilate(diff,diff,element2);//動態物體標記vector<vector<Point>>contours;//用于保存關鍵點findContours(diff,contours,CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point(0,0));//提取關鍵點vector<vector<Point>>contours_poly(contours.size());vector<Rect>boundRect(contours.size());int x,y,w,h;int num=contours.size();for(int i=0;i<num;i++){approxPolyDP(Mat(contours[i]),contours_poly[i],3,true);boundRect[i]=boundingRect(Mat(contours_poly[i]));x=boundRect[i].x;y=boundRect[i].y;w=boundRect[i].width;h=boundRect[i].height;//繪制rectangle(resFrame,Point(x,y),Point(x+w,y+h),Scalar(0,255,0),2);}return resFrame; }int main(int argc, char *argv[]) {Mat frame;Mat temp;Mat res;int num=0;VideoCapture cap("D:/VideoTraining/carMove.mp4");while (cap.read(frame)){num++;if(num==1){//如果為第一幀則把當前幀傳入(即不產生效果)res=moveCheck(frame,frame);}else{//從第二幀開始才有差幀res=moveCheck(temp,frame);}temp=frame.clone();//此處注意要調用.clone深拷貝,否則會出現兩個畫面一樣的情況imshow("frame",frame);imshow("res",res);waitKey(25);}return 0; }

?QT下配置opencv可以看看這一篇：

Qt下配置opencv環境_一個不同的ID的博客-CSDN博客opencv在QT下調用,環境配置https://blog.csdn.net/baidu_38326512/article/details/124235789?spm=1001.2014.3001.5502

識別特定目標可以看看這一篇:

C++使用opencv調用級聯分類器來識別目標物體_一個不同的ID的博客-CSDN博客前言：相較于幀差法捕捉目標物體識別，級聯分類器識別目標物體更加具有針對性，使用前者只要是動的物體都會被捕捉識別到，畫面里有一點風吹草動，都會被捕捉識別下來，如果我想識別具體的人或者物，都無法做到精準的目標識別，所以有了級聯分類器識別（即模型識別），會按照訓練好的級聯分類器（模型）來進行目標識別流程講解：1.創建一個級聯分類器對象創建一個級聯分類器對象，并讀取已經已經訓練好的模型 CascadeClassifier cascade;//級聯分類器(模型) cascadehttps://blog.csdn.net/baidu_38326512/article/details/124271434您的支持就是我最大的動力!看完記得點個贊哦!

總結

以上是生活随笔為你收集整理的C++调用opencv完成运动目标捕捉的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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